近年来，移动机器人产业化应用逐步在所有的领域走向深入，但是目前主流移动机器人的应用场景范围某些特定的程度上会受限于其机动能力。

  无论是用于仓储物流自动化领域的轮式机器人，还是履带式或是挂轨式机器人，在实际部署中都需要仔细考虑地面平整程度及地形地貌，有时还需要投入额外的地面改造费用。

  随着四足机器人技术的成熟，部署机动性更强的四足机器人开始成为企业的一个新选项。

  今年的移动机器人赛道上，一些四足机器人研发公司开始进入人们的视野，市场对其关注度逐步升温。例如宇树科技在今年1月宣布获得红杉中国种子基金数千万元Pre-A轮融资，Dogotix在今年8月宣布完成500万天使轮融资，还有原去哪儿CEO谌振宇创立的哈崎机器人（HachiBot）也在今年8月宣布完成千万美金的pre-A轮融资，由北极光创投领投，梅花创投跟投。

  36氪近期接触到的南京蔚蓝智能科技有限公司（以下简称“蔚蓝智能”）也是一家研发制造四足机器人产品的科技公司。目前蔚蓝智能已经推出了Alphadog C系列和Alphadog E系列产品。

  蔚蓝智能创始人刘维超向36氪表示，蔚蓝智能四足机器人产品的定位与其他竞品公司不同，公司希望利用四足机器人的高机动性来解决垂直行业内目前存在的实际问题，而不是仅仅面向科教领域，将产品销售给科技发烧友或者是高校等科研机构，也不是面向家庭来提供娱乐功能。

  蔚蓝智能现阶段大多分布在面向仓储物流、电力巡检、轨道交通三个领域进行市场推广。刘维超表示之所以选择从这三个市场切入，是因为四足机器人具备较高的机动能力，不受地形地貌的限制行动，例如可以在不平整的地面上行进，还可以上下楼梯和跨越障碍物。

  具体来说，在仓储物流领域，轮式移动机器人执行跨楼层、跨车间物流的难度较大，而履带式移动机器人又会破坏地面的平整性，这两种也都无法跨越多种障碍物。

  另外在电力巡检场景下，我国高规格变电站的数量并不多，大部分变电站的道路设施并不完善，因此轮式巡检机器人的移动范围会受到一定限制。如果铺设平整道路则会增加相应成本，而如果采用挂轨式巡检机器人，其包含布线在内的部署综合成本也相比来说较高。对于地下管廊巡检场景，部署轮式和履带式机器人的局限性也基本类似于上述场景。

  此外，针对不同的地形地貌，轮式或履带式机器人要设计不一样的规格的轮子或履带、以及相配套的电机。

  综合来看，四足机器人机动能力的普适性显得更为突出，应用部署的局限性更小，具备成为通用移动平台的特性。

  如何在关键技术上实现四足机器人高机动性是四足机器人研发商竞争关键，即要通过多个层面的运动控制使得四足机器人运动具有较强的稳定性、适应性、智能性。

  首先要在最底层的腿部运动关节实现良好驱动。蔚蓝智能自主开发推出的Alphado品采用的是电机驱动+力控传感器方式。刘维超表示目前全球公开的商业化四足机器人产品所采用的也都是电机驱动方案。液压驱动的局限性一是噪音过大，二是综合成本过高。电机驱动的四足机器人成本较低、应用通用性更强，因此目前业界一致认为其商业化前景较液压式的更好。

  其次，机器人在平衡控制层面要具备良好的稳定性，特别是在运动状态下能够保持自平衡控制。

  此外，在步态规划和运动控制层面，机器人的行进步态要具备对不同环境的高适应性。这一层面通常是基于模型来实现对运动轨迹的规划和关节力矩的控制。运动控制方面，目前业界大范围的应用的是MPC控制。

  如果仅实现这三个层次的控制，那么机器人每当面对一个新的地形环境时，仍然需要通过人工手动调整模型参数来优化机器人的步态规划和运动控制，这会降低实际部署效率。

  因此，蔚蓝智能在此基础上，还使得机器人可以依据不同地貌实时自主调整优化自身步态。下一步，公司还将使得机器人能够自动化地实现多目标运动优化。例如在要实现不倾倒的情况下，机器人还可以始终同时保持背部水平。

  为了实现四足机器人产品的智能化运动控制，蔚蓝智能的机器人本体产品在电机控制、运动控制、自主导航定位、决策规划等软件方面实现了自主研发。硬件层面上，公司也自主研发了包括减速器、电机、控制器等在内的核心零部件。

  视觉方面，目前蔚蓝智能四足机器人本体产品采用视觉SLAM方案进行建图和导航定位，可搭载深度视觉传感器、双目视觉传感器以及鱼眼摄像机，亦可选配激光雷达，提高定位精度。

  此外，在具体部署时，往往需要同时部署多个机器人，怎么来实现机器人自主决策和多个机器人间的群体智能决策也是十分关键的。

  在移动机器人正式工作之前，常常要人工遥控机器人按照一定路径先行走一遍，再通过人工建立地图并标记巡检地点。

  而在部署蔚蓝智能的机器人时，只需要给机器人下达巡逻某块区域的宏观指令，机器人便会自主行动并自动建图，并通过识别巡检点处贴好的二维码来完成巡检点的标记。

  实际部署中往往需要调度多个机器人，蔚蓝智能采用一类智能体技术，使得多个机器人之间能够直接进行交互，最后共同确定合适的策略来实现某个巡检巡逻的全局目标。

  刘维超表示这有别于应用在无人机集群上的群体智能（集群控制）技术，在这种技术框架下，多个可以自主决策的机器人能看作多个类似于人的智能体，接受软件层面的宏观指令后便会协同完成目标，实现自动化部署。

  业务落地方面，蔚蓝智能表示在今年底会完成分布在多个行业的标杆客户的POC项目，明年将进入产业化推广阶段，逐步实现规模化量产销售。

  在产业链分工方面，蔚蓝智能始终定位于通用移动平台的供应商，面向集成商客户或者终端企业客户进行销售。例如，在电力巡检领域，蔚蓝智能选择与某上市电力巡检集成服务商合作，其机器人本体产品搭配集成商的可见光识别摄像头、红外测温摄像头及其他传感器后，再由集成商交付到计算机显示终端手中。具体的异常分析检测算法部分也交由集成商或计算机显示终端完成。

  团队方面，刘维超，硕士毕业于德国波恩大学人工智能机器人专业，现任蔚蓝智能CEO；团队核心成员来自于东南大学、南京大学、浙江大学、英国牛津大学、美国宾夕法尼亚大学、德国波恩大学等院校，部分成员具有创业经验。

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